Швейцарцы учат робособаку вставать после сбивания с ног (видео)

Львиная доля обучения приходится не на живые падения и подъемы, а на компьютерную симуляцию

Команда Robotics Systems Labs из швейцарского университета ETH Zurich учит роботов ходить, бегать и вставать после падений. Чтобы процесс проходил проще и быстрее, исследователи используют данные компьютерного моделирования. Свою работу с робособакой ANYmal они описывают в своем исследовании, рассказывает Cnet.

Четвероногий робот ANYmal разрабатывается исследователями из Robotics System Labs. Он похож на своих заокеанских «собратьев», созданных Boston Dynamics и MIT. ANYmal, вес которого составляет около 30 кг, в первую очередь предназначен для проведения промышленных инспекций нефтяных и газовых участков.

Швейцарские исследователи обучают ANYmal сложному поведению, такому как ходьба, бег и восстановление после падений, с использованием данных компьютерного моделирования. Используя их платформу для моделирования, обычный настольный компьютер может моделировать более 2000 ANYmal одновременно. Накопленные данные могут быть загружены в робота, и он сможет повторить движения в физическом мире.

Как пишет издание, эта практика помогла обучить робопса ANYmal ходьбе, используя меньше энергии и меньший крутящий момент, и помогла побить предыдущий рекорд скорости ANYmal на 25%.

Отдельно команда поработала над задачей подъема робота после опрокидывания. Это важно для автономности: если робот может самостоятельно противостоять любому падению, это делает его гораздо более ценным в ситуациях, когда ему может потребоваться пересечь неровную местность — например, для спасательной миссии.

Конечно, для проверки результата моделирования робота пришлось пинать в реальном мире.

По данным исследования, благодаря предварительным компьютерным симуляциям робопес смог самостоятельно встать в 100% испытаний — из разных исходных положений.

Для робототехников разработка программ и алгоритмов, управляющих роботами-зверями — сложная работа. Основная проблема — множество движущихся частей, а набор датчиков, контактов и камер одновременно передает много информации. Робот должен быстро фильтровать и обрабатывать все данные, чтобы идти или оставаться в вертикальном положении.